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Cours d'IA générative

664 Cours

California Institute of Technology Pluralsight

Image Generation with DALL-E 3

Génération d'Images avec DALL-E 3 L'AI générative basée sur l'image permet la création d'images époustouflantes et utiles via des invites. Ce cours vous apprendra à générer des images de haute qualité en utilisant la puissance de l'AI Générative avec DALL-E. Dans ce cours, Génération d'Images avec DALL-E, vous apprendrez à exploiter la puissanc.
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California Institute of Technology Coursera

Creating Social Media Posts with GenAI: Mastering ChatGPT

Créer des Publications sur les Réseaux Sociaux avec GenAI : Maîtriser ChatGPT Êtes-vous prêt à élever votre jeu sur les réseaux sociaux en utilisant les dernières avancées de l'IA générative ? Dans le monde numérique d'aujourd'hui, créer du contenu engageant qui résonne avec votre audience est essentiel pour se démarquer. Ce Projet Guidé est.
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California Institute of Technology AWS Skill Builder

AWS Flash - Automating with AI/ML for Small Business Owners

AWS Flash - Automatiser avec l'IA/ML pour les propriétaires de petites entreprises Ce cours offre aux propriétaires de petites entreprises une vue d'ensemble de l'intelligence artificielle (IA) générative. Les apprenants exploreront les bases de la technologie IA générative et comment l'implémenter pour aider leur entreprise à s'étendre sur de nou.
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California Institute of Technology Coursera

Gemini in Google Drive - 简体中文

Titre: Gemini dans Google Drive - Français Description: Gemini pour Google Workspace est un plugin qui permet aux utilisateurs d'exploiter les fonctionnalités de l'IA générative. Ce cours explore en profondeur les fonctionnalités de "Gemini dans Google Drive" à travers des cours vidéo, des activités pratiques et des exemples concrets. À la fin de.
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Un cours d'IA générative est un domaine en pleine croissance de l'apprentissage automatique capable de créer de nouveaux contenus, de traduire des langues, de rédiger différents types de contenus créatifs et de répondre à vos questions de manière informative. Il a un potentiel énorme pour révolutionner la façon dont nous créons et utilisons les produits.

Un cours sur l'IA générative fait référence à tout modèle d'intelligence artificielle qui génère de nouvelles données, informations ou documents.

Par exemple, de nombreuses entreprises enregistrent leurs réunions, en direct et virtuelles. Voici quelques façons dont l'IA générative pourrait transformer ces enregistrements :

Et ce n'est qu'une petite partie de tous les processus.

Exemples de modèles d'IA génératifs

Il existe déjà sur le marché un certain nombre de produits utilisant des cours d'IA génératives - nous vous en donnerons quelques exemples ci-dessous. Le principe sous-jacent des cours d'IA génératives à l'AI Education varie en fonction du modèle ou de l'algorithme spécifique utilisé, mais certaines approches courantes comprennent :

  1. Les auto-encodeurs variationnels (VAE) sont un type de modèle génératif qui apprend à encoder les données d'entrée dans un espace latent, puis à les décoder pour retrouver les données originales. La partie "variationnelle" du nom fait référence à la nature probabiliste de l'espace latent, qui permet au modèle de générer une variété de sorties.

  2. Les réseaux antagonistes génératifs (GAN) : les GAN sont composés de deux réseaux de neurones, un générateur et un discriminateur, qui sont formés simultanément par apprentissage antagoniste. Le générateur crée de nouvelles données, et le discriminateur évalue la qualité de correspondance des données générées avec les données réelles. La compétition entre les deux réseaux amène le générateur à s'améliorer dans la production de sorties réalistes.

  3. Les réseaux de neurones récurrents (RNN) et la mémoire à court terme à long terme (LSTM) : Ces types de réseaux de neurones sont souvent utilisés pour générer des séquences comme le texte ou la musique. Les RNN et les LSTM ont une mémoire qui leur permet de traiter une série d'événements dans le temps, ce qui les rend adaptés à des tâches où l'ordre des éléments est important.

  4. Les modèles de transformateurs : Les modèles transformateurs, en particulier ceux dotés de mécanismes d'attention, réussissent très bien dans diverses tâches génératives. Ils peuvent se souvenir des dépendances et des relations à long terme dans les données, ce qui les rend efficaces pour des tâches telles que la traduction de langues et la génération de texte

  5. Les auto-encodeurs : Les auto-encodeurs sont composés d'un encodeur et d'un décodeur, et ils sont formés pour reconstruire les données d'entrée. Bien qu'ils soient principalement utilisés pour apprendre à représenter et à compresser les données, des variations comme les auto-encodeurs de débruitage (par exemple dans les images) peuvent être utilisées pour des tâches génératives.

Un cours d'IA générative consiste à nourrir un modèle avec un large ensemble de données et à optimiser ses paramètres pour minimiser la différence entre la sortie générée et l'information réelle. La capacité d'un modèle à produire un contenu réaliste et riche dépend de la complexité de son architecture, de la qualité et de la quantité des données d'apprentissage, et des techniques d'optimisation utilisées pendant l'apprentissage!